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幾行Java代碼實現(xiàn)一個壓測工具
還在用第三方壓測嗎，幾行Java代碼就能實現(xiàn)一個壓測工具。 很簡單，就是使用CountDownLatch控制線程同時執(zhí)行，直接上代碼：
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第九章 機器學習（ML）策略（2）1.進行誤差分析 如果希望算法能勝任人類能做的任務，但算法還沒達到人類的水平，那么可以人工檢查下算法犯的錯誤，也許這樣就可以知道下一步該做什么，...
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第八章 機器學習（ML）策略（1）1.為什么要ML策略 假設正在調(diào)試貓分類器，經(jīng)過一段時間的調(diào)整達到了90%準確率，但是仍然不夠理想，需要改善。改善方法比如： 去收集更多的訓練數(shù)...
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第七章 超參數(shù)調(diào)試、Batch 正則化和程序框架1.調(diào)試處理 神經(jīng)網(wǎng)絡會涉及很多不同超參數(shù)的設置，超參數(shù)調(diào)試過程有一些技巧。 如圖7.1，超參數(shù)有學習率α、momentum的β、Adam的ε、...
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第六章 優(yōu)化算法1.Mini-batch梯度下降法 機器學習的應用是高度依賴經(jīng)驗的過程，伴隨著大量迭代的過程，你需要訓練諸多模型，才能找到合適的那一個。優(yōu)化算法...
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第五章 深度學習實用層面1.訓練/開發(fā)/測試集 前面介紹了如何構建神經(jīng)網(wǎng)絡，接下來介紹如何有效運作神經(jīng)網(wǎng)絡，涉及到參數(shù)調(diào)優(yōu)、如何構建數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法快速運行從而使學習算法...
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第四章 深層神經(jīng)網(wǎng)絡1.深層神經(jīng)網(wǎng)絡 到目前為止我們熟悉了logistic回歸、單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡、前向和后向傳播、向量化以及為什么隨機初始化比較重要。現(xiàn)在要把這些理...
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第三章 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡1.神經(jīng)網(wǎng)絡概覽 如圖3.1，logistic回歸模型的流程就是，輸入特征x、參數(shù)w和參數(shù)b，然后算出z，再使用sigmoid函數(shù)算出a即是 ，...
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第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎1.二分分類 如圖2.1就是一個二分分類問題的例子，識別此圖并輸出標簽，如果是貓輸出1，否則輸出0，我們用y表示輸出標簽。 2.圖片表示 計算機...